基于协同过滤算法的电商平台推荐系统的实证分析

在激烈的市场竞争中，如何精准定位买家的需求一直是电商平台需要考虑的重点问题。因此，研究用户的行为数据，通过这些数据的信息分析出买家的购买需求度，对实现个性化推荐具有一定的现实意义。根据某礼品批发电商平台一年的订单数据，分析用户在该电商平台的购买行为详细了解用户消费的个性化特征，选择基于用户协同过滤推荐系统算法，结合对热门商品流行度进行惩罚的方法，预测用户该月有可能购买的产品，并评估了算法的准确性。